De-Noising of MR Brain Tumor Images by using Noise Filtering Techniques

Abstract

Image processing is a powerful tool for increasing the reliability and reproducibility of disease diagnostics. Magnetic Resonance Imaging (MRI) is one of the best technologies currently being used for diagnosing brain tumor. Brain tumor is diagnosed at advanced stages with the help of the MRI image. Preprocessing is an important process to extract suspicious region from complex medical images. Automatic detection of brain tumor through MRI can provide the valuable outlook and accuracy of earlier brain tumor detection. In this paper an intelligent system is designed to diagnose brain tumor through MRI using image preprocessing filters such as Wiener Filter, Lee Filter, Gabor Filter, Median filter and Mean Filter. This paper gives the analysis of selection of proper filter according to the required parameters for best result and at the same time their comparative study enhances the selection of proper filter as per requirement.

Authors and Affiliations

Chitradevi B.

Keywords

Related Articles

சங்க இலக்கிய ஆற்றுப்படை நூல்களில் திருக்குறள்

சங்க இலக்கிய ஆற்றுப்படை நூல்களான திருமுருகாற்றுப்படை, சிறுபாணாற்றுப்படை, பெரும்பாணாற்றுப்படை, பொருநராற்றுப்படை, மலைபடுகடாம் ஆகிய ஐந்து ஆற்றுப்படை இலக்கியங்களில் காணலாகும் திருக்குறளின் கருத்துக்களை எடுத்தியம்புவதே இக்கட்...

தற்கால இலக்கணக் கட்டமைப்பில் தினமலர்

தற்கால இலக்கணக் கட்டமைப்பில் தினமலர்

தமிழ் மொழிக் கொள்கை: வாய்மொழி மரபு

தமிழ் மொழிக் கொள்கை: வாய்மொழி மரபு

அகப்பாடலில் காணப்படும் இசைக்கருவிகளும் இசைத்திறன்களும்

அகப்பாடலில் காணப்படும் இசைக்கருவிகளும் இசைத்திறன்களும்

NLP towards Revival and Development of Tamil

Tamil is the most traditional and fundamental of all the languages of the world. The letters started from Stone Age era and now has reached up to internet era. The three fundamental aspects of strength are unbeaten tradi...

Download PDF file
  • EP ID EP642790
  • DOI -
  • Views 122
  • Downloads 0

How To Cite

Chitradevi B. (2017). De-Noising of MR Brain Tumor Images by using Noise Filtering Techniques. International Journal of Linguistics and Computational Applications, 4(2), 64-68. https://europub.co.uk/articles/-A-642790